抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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・本稿ではトポロジカルデータ解析の1つ,パーシステントホモロジーと物性シミュレーション,機械学習を組み合わせることで構造と物性間の相関解析の研究事例を紹介。
・本稿で取り上げたアモルファスにおける熱伝導は,シミュレーションや実験の結果から数値は得られているものの,どのような構造が支配因子となっているか長らく未解明。
・構造をトポロジーの視点で捉え直すこと,データ科学を用いてどこが重要かを同定することと物性物理の知見を融合することで,この謎にようやく一歩前進。
・構造と物性の相関解明は,固体物理における主要な目標の1つ。
・本稿では,アモルファスSiを主に取り上げたが,パーシステントホモロジーと物性シミュレーション・機械学習の組合せは,これに限らず様々な複雑構造系に応用可能。